Preprocesamiento de big data: métodos y perspectivas
Las empresas de hoy en día necesitan toda la ventaja que puedan conseguir. Gracias a obstáculos como la rapidez con que cambian los mercados, la incertidumbre económica, los cambios en el panorama político, las actitudes quisquillosas de los consumidores e incluso las pandemias mundiales, las empresas de hoy trabajan con márgenes de error cada vez más estrechos.
Las empresas que quieren no sólo mantenerse en el negocio, sino también prosperar, pueden mejorar sus probabilidades de éxito tomando decisiones inteligentes mientras responden a la pregunta «¿Qué es el análisis de datos? «Qué es el análisis de datos». ¿Y cómo hace una persona u organización estas elecciones? Lo hacen recopilando toda la información útil y procesable posible, y utilizándola para tomar decisiones mejor informadas.
Esta estrategia es de sentido común, y se aplica tanto a la vida personal como a los negocios. Nadie toma decisiones importantes sin averiguar primero lo que está en juego, los pros y los contras, y los posibles resultados. Del mismo modo, ninguna empresa que quiera tener éxito debe tomar decisiones basadas en datos erróneos. Las organizaciones necesitan información; necesitan datos. Aquí es donde entra en escena el análisis de datos.
Métodos de análisis
El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.
El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término «big data», las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.
Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa recopilaba información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.
Ejemplo de análisis de datos
La recopilación de datos es diferente para cada organización. Con la tecnología actual, las organizaciones pueden recopilar datos estructurados y no estructurados de una variedad de fuentes, desde el almacenamiento en la nube hasta las aplicaciones móviles y los sensores IoT en las tiendas, entre otros. Algunos datos se almacenarán en almacenes de datos donde las herramientas y soluciones de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos fácilmente. A los datos crudos o no estructurados que son demasiado diversos o complejos para un almacén se les pueden asignar metadatos y almacenar en un lago de datos.
Una vez recogidos y almacenados los datos, deben organizarse adecuadamente para obtener resultados precisos en las consultas analíticas, especialmente cuando son grandes y no están estructurados. Los datos disponibles crecen exponencialmente, lo que convierte el procesamiento de datos en un reto para las organizaciones. Una opción de procesamiento es el procesamiento por lotes, que examina grandes bloques de datos a lo largo del tiempo. El procesamiento por lotes es útil cuando hay un tiempo más largo entre la recogida y el análisis de los datos. El procesamiento de flujos examina pequeños lotes de datos a la vez, acortando el tiempo de espera entre la recogida y el análisis para una toma de decisiones más rápida. El procesamiento de flujos es más complejo y a menudo más caro.
Herramientas de análisis de datos
El análisis de datos es el proceso de capturar la información útil mediante la inspección, la limpieza, la transformación y el modelado de los datos utilizando uno de sus tipos, que son el análisis descriptivo, el análisis de regresión, el análisis de dispersión, el análisis de factores (variable independiente para encontrar el patrón) y las series temporales, que forman parte de los métodos basados en el enfoque matemático y estadístico, o los árboles de decisión (estructura en forma de árbol para elegir diferentes caminos), la red neuronal (conjunto de algoritmos) y la lógica difusa (una decisión que no es verdadera o falsa), que forman parte de los métodos basados en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
El análisis descriptivo es un primer paso importante para realizar un análisis estadístico. Nos proporciona una idea de la distribución de los datos, ayuda a detectar los valores atípicos y nos permite identificar las asociaciones entre las variables, preparando así los datos para llevar a cabo un análisis estadístico posterior. El análisis descriptivo de un enorme conjunto de datos puede facilitarse dividiéndolo en dos categorías, que son el análisis descriptivo de cada variable individual y el análisis descriptivo de las combinaciones de variables.